Machine Learning: ¿Cómo aplicarlo a tu negocio?
21 de Octubre de 2020
21 de Octubre de 2020
La tecnología no descansa. Avanza constantemente y a una velocidad tan alta que es prácticamente imposible seguirle el ritmo. Inteligencia artificial, big data, Internet de las cosas… Todas y cada una de estas tendencias suponen un cambio tanto en el mundo en que vivimos, como en el mundo de los negocios.
Sin embargo, cuando se habla de la dupla negocios y tecnología, hay una tendencia que particularmente está dando de qué hablar y se trata del machine learning. ¿A qué se debe esto? ¿Qué es el machine learning y por qué está transformando el mundo de los negocios? El profesor de EAE Business School y CEO de Recúbica ha dado respuesta a estos interrogantes en una charla titulada “Machine Learning: cómo aplicarlo a tu negocio”.
¿Quieres conocer sus impresiones? Vamos a descubrirlo.
¿Qué es el Machine Learning?
Antes que nada, el profesor Barbero se ha detenido en la definición de este término, pues hoy en día es común escucharlo constantemente; sin embargo, pocos se detienen a pensar: ¿Qué significa realmente machine learning?
En español se conoce como Aprendizaje Automático o Aprendizaje de Máquinas y se refiere a “las herramientas que nos permiten recoger datos y que mediante algoritmos, nos permiten agruparlos, clasificarlos y adivinar su comportamiento”. Así mismo, se considera un gran área de conocimiento en el que se analiza el aprendizaje de las máquinas a partir de los datos.
Como sostiene Barbero, el Machine Learning es uno de los campos más importantes de la Inteligencia Artificial, aunque no son exactamente lo mismo y, por ende, no se deben confundir.
Tipos de Machine Learning
Ahora bien, ¿todas las máquinas están diseñadas para aprender de la misma manera? ¿Funciona igual el machine learning que aplica Netflix al que aplica la Nasa? Pues la respuesta es que no. Existen principalmente 3 tipos de Machine Learning y son los siguientes:
No supervisado
El Machine Learning, como apunta el profesor Barbero, identifica respuestas a preguntas que no hemos hecho. Es decir, nos ayuda a descubrir espacios que no conocemos a priori. A la máquina se le da un dataset, pero no se le dice nada sobre ese dataset. Es probable que no esté ni etiquetado. Entonces la máquina toma los datos e intenta hacer clasificaciones a través de patrones que encuentra allí.
Para profundizar la explicación, el profesor ha dado el siguiente ejemplo: “Si tienes un ordenador con este tipo de aprendizaje y le das un grupo de imágenes, automáticamente los clasificará por colores, presencia de personas, presencia de animales o muchas otras variables. Así, al procesarlos, nos puede brindar resultados desconocidos que ni siquiera le hemos pedido. En este caso es la propia máquina la que decide. Por eso, mientras más información contengan los datos, mejor y más completa será la clasificación que nos mostrará.
Supervisado
En el caso del Machine Learning Supervisado, se trata del más habitual puesto que hay un componente humano importante. “Hay una supervisión humana - Sostiene Barbero - que facilita el tratamiento de datos. Le damos unos grupos de datos con combinaciones posibles y resultados posibles. Con ese modelo, la máquina aprende e infiere un comportamiento y actúa sobre ello”.
A través del Machine Learning Supervisado se puede hacer identificación de imágenes, detección de fraudes, retención de clientes y muchas más operaciones. Al igual que sucede con el No supervisado, en el Supervisado también es de crucial importancia la cantidad y calidad de los datos que se ingresan en el máquina.
Reforzado
Por último, pero no menos importante, encontramos el Machine Learning Reforzado y se trata de máquinas que aprenden a partir de la prueba y el error al responder a datos o peticiones de datos.
“Es un agente inteligente - Especifica Barbero - que cuenta con un algoritmo superior que le permite ejecutar y procesar los datos, así como también actuar y aprender de lo que hace con esos datos”.
Machine Learning en el mundo de los negocios
Como explica Barbero, no podemos hablar de machine learning sin hablar de datos y eso se debe a que los datos son precisamente los que permiten hacer del machine learning una herramienta casi indispensable para el progreso exponencial y eficaz de los negocios.
¿Por qué los datos son tan importantes? Pues porque representan información que si es procesada correctamente a través del machine learning, nos permitirá conocer mejor a los clientes, agilizar procesos, optimizar nuestros productos y, en fin, mejorar todos y cada uno de los aspectos que conforman nuestro negocio.
“Es el momento de acercar el resultado que busca al usuario sin que él lo sepa”, afirma el profesor, ya que el machine learning no sólo ayuda a conocer a los clientes, sino también a anticiparse a sus gustos y necesidades. De esa manera, tiene la capacidad de ofrecerle un resultado que ni siquiera había buscado, pero que sí tenía en mente. Esto abre, sin duda alguna, un sinfín de oportunidades a la hora de satisfacer a los clientes.
El Machine Learning se utiliza hoy en día en múltiples sectores como la gestión del talento, la comunicación, la logística, el comercio y muchos otros; sin embargo, Barbero hace énfasis en que lo “importante es entender el origen de los datos y, sobre todo, analizar cómo construimos el resultado que le queremos mostrar a los clientes”.